論文の概要: Baichuan 2: Open Large-scale Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10305v2
• Date: Wed, 20 Sep 2023 04:06:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-21 10:39:07.401287
• Title: Baichuan 2: Open Large-scale Language Models
• Title（参考訳）: baichuan 2: オープンな大規模言語モデル
• Authors: Aiyuan Yang, Bin Xiao, Bingning Wang, Borong Zhang, Ce Bian, Chao Yin, Chenxu Lv, Da Pan, Dian Wang, Dong Yan, Fan Yang, Fei Deng, Feng Wang, Feng Liu, Guangwei Ai, Guosheng Dong, Haizhou Zhao, Hang Xu, Haoze Sun, Hongda Zhang, Hui Liu, Jiaming Ji, Jian Xie, JunTao Dai, Kun Fang, Lei Su, Liang Song, Lifeng Liu, Liyun Ru, Luyao Ma, Mang Wang, Mickel Liu, MingAn Lin, Nuolan Nie, Peidong Guo, Ruiyang Sun, Tao Zhang, Tianpeng Li, Tianyu Li, Wei Cheng, Weipeng Chen, Xiangrong Zeng, Xiaochuan Wang, Xiaoxi Chen, Xin Men, Xin Yu, Xuehai Pan, Yanjun Shen, Yiding Wang, Yiyu Li, Youxin Jiang, Yuchen Gao, Yupeng Zhang, Zenan Zhou, Zhiying Wu
• Abstract要約: 我々は、70億と13億のパラメータを含む大規模な多言語言語モデルであるBaichuan 2を、2.6兆のトークン上でスクラッチからトレーニングする。 Baichuan 2は、MMLU、CMMLU、GSM8K、HumanEvalなどの公開ベンチマークで、同様のサイズの他のオープンソースモデルにマッチするか、より優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.56361715162972
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable performance on a variety of natural language tasks based on just a few examples of natural language instructions, reducing the need for extensive feature engineering. However, most powerful LLMs are closed-source or limited in their capability for languages other than English. In this technical report, we present Baichuan 2, a series of large-scale multilingual language models containing 7 billion and 13 billion parameters, trained from scratch, on 2.6 trillion tokens. Baichuan 2 matches or outperforms other open-source models of similar size on public benchmarks like MMLU, CMMLU, GSM8K, and HumanEval. Furthermore, Baichuan 2 excels in vertical domains such as medicine and law. We will release all pre-training model checkpoints to benefit the research community in better understanding the training dynamics of Baichuan 2.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語命令のわずかな例に基づいて、様々な自然言語タスクにおいて顕著な性能を示し、広範な機能工学の必要性を減らした。 しかし、ほとんどの強力なLLMはクローズドソースであり、英語以外の言語に限られている。 本報告では,70億パラメータと130億パラメータを含む大規模多言語モデルであるbaichuan 2について,約2.6兆トークンを用いてスクラッチから学習した。 baichuan 2は、mmlu、cmmlu、gsm8k、humanevalといった公開ベンチマークで同様の大きさの他のオープンソースモデルに匹敵する。 また、バイチュアン2は医学や法律などの垂直領域に優れる。 ベイチュアン2号の訓練力学をより深く理解するために、すべての事前学習モデルチェックポイントをリリースする。

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